【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线

一、什么是计算机视觉？

计算机视觉，其实就是教机器怎么像我们人一样，用摄像头看看周围的世界，然后理解它。比如说，它能认出这是个苹果，或者那边有辆车。除此之外，还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息，帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像，然后根据这些图像来做出聪明的选择。

二、计算机视觉实现起来难吗？

人类依赖视觉，找辆汽车轻而易举，毕竟汽车那么大，一眼就能看出来，所以常误以为计算机视觉简单，但实际上，这个过程背后有复杂的视觉处理机制，涉及大脑多通道处理、注意力系统选择性分析、以及反馈机制的调节。

大致的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。

所以，机器的方法也是类似，就像搭积木一样，我们用机器来学习识别图片，就是一层层地搭建神经网络。最下面的几层负责找出图片里最基本的东西，比如边边角角或者颜色块。然后，这些基本特征再被组合起来，形成更复杂一些的特征，就像是用小积木拼成大积木。这样一层一层地往上，每一层都用下一层的特征来构建更高级的特征。最后，到了最顶层，机器就能根据这些层层叠加的特征来决定图片里是啥东西了。

所以要开发高级的人工智能视觉系统，需要模拟人类的视觉机制，包括大脑、眼睛和感官的协同工作，这其实是一个非常有挑战性的任务。

三、学习计算机视觉的挑战

计算机视觉在实现过程中会受到很多因素的影响，比如：

图像噪声

就是指照片里那些乱七八糟、本来不应该出现的斑点或者条纹。这些东西可能是摄像头不够好，或者光线太暗，或者是照片在传过来的时候出了点问题造成的。这些噪声会让照片看起来没那么清楚，质量下降，对计算机视觉来说就像是干扰信号，特别是在计算机要认出照片里是什么东西，或者是要把照片里不同的部分分开来的时候，这些噪声就特别碍事。

复杂场景下的目标检测和跟踪

在那种乱糟糟的环境里，我们想找的东西可能被其他东西挡住了，或者从我们这个角度看过去，它被遮得严严实实的。这种情况让计算机视觉系统非常棘手，因为要在这样的场景里找到并一直盯着目标，难度不小。

特征难以提取

比如我们日常拍照，无论是在白天还是夜晚拍摄，无论是从正面还是侧面，或者是在笑还是在跑，每张照片看起来都会有很大的不同。哪怕你只是把照片旋转一下，像素也会发生很大的变化。

所以，尽管这些照片的内容都是一个人，但在像素层面上，它们之间的差异可能非常大。这对于计算机视觉系统来说，要准确地从这些照片中提取出有用的特征，确实是个不小的挑战。

需要计算的数据量巨大

就拿手机随便拍张照来说，照片的分辨率可能是1000像素宽乘以2000像素高。每个像素点都有红、绿、蓝三个颜色通道，所以一张照片就有1000乘以2000再乘以3，等于600万个数据点。也就是说，光是处理一张照片，就得搞定600万个参数。要是考虑到现在越来越流行的4K视频，那数据量更是惊人，你就能想象这背后的计算量有多大了。

四、计算机视觉的 7 大应用方向

图像分类

简单来说，就是计算机视觉里的一个任务，目的是让计算机能够识别出一张图片里主要是什么。这就像是给图片贴标签，告诉计算机这张图片代表的是什么类别的东西。

比如，你给计算机一张图片，它能够识别出这是一张“狗”的图片，而不是“猫”。或者，它能判断出这是一张“日落”的风景照，而不是“城市街景”。

这个过程就像是我们人类看图说话一样，计算机通过学习大量的图片样本，逐渐学会如何根据图片里的特征来判断图片属于哪个类别。这样，计算机就能像人类一样，对图片进行分类和识别了。

目标检测

目标检测，就是计算机视觉中的一个技术，它能让电脑在图片或者视频里找出我们指定的东西，并且准确地指出这些东西在画面上的哪个位置。这不仅仅是认出图片里有什么，还要能指出这些东西具体在哪儿，就像是给图片里的目标画个小圈圈或者打个小叉叉。

语义分割

就是让计算机能够理解图片中的每一个像素是属于哪个类别的。这就好比是给图片中的每一小块地方都贴上一个标签，告诉电脑这里是天空、那里是建筑物、这边是个人。

语义分割的过程通常包括三个步骤：首先是分类，确定图片中的对象是什么；然后是定位，找到这些对象在图片中的位置；最后是分割，将这些对象从图片中分离出来。这项技术的核心在于它能够处理像素级别的细节，为每个像素分配一个语义标签，从而实现非常精确的图像理解。

实例分割

实例分割是一种计算机视觉任务，它要求模型不仅要识别出图像中的对象，还要区分对象的不同实例，并对每个实例的每个像素进行标记。这就像是在图像中进行“精细的切割”，不仅要认出图像里都有啥，还要给每个东西都标上名字，哪怕是长得差不多的东西也得区分开。

实例分割可以看作是目标检测和语义分割的结合体。目标检测负责找出图像中的对象并确定它们的位置，而语义分割则负责识别图像中每个像素的类别。实例分割则更进一步，它不仅要识别出每个像素的类别，还要区分出同一类别中不同的实例。

人体关键点检测

就是用电脑来识别图片或视频里人的身体上特定的点，比如肩膀、肘部、手腕、髋关节、膝盖和脚踝这些部位。这些点就像是人体的“关节”，它们在人体动作中扮演着重要的角色。

场景文字识别

就像是给电脑装上了一双能看懂文字的眼睛，让电脑能够在照片或者视频里识别出文字，不管是路标上的指示牌、书籍的封面，还是菜单上的文字，电脑都能把它们“看”懂，并且转换成电子文本。

目标跟踪

目标跟踪就是让计算机能够锁定这个人或车，不管他们怎么动，电脑都能在每一帧画面里找到他们，就像用鼠标点着他们不放一样。

在体育比赛中，可以用来追踪运动员的动作；在交通监控中，可以跟踪车辆的流动；或者在电影制作中，可以用来制作特效，让电脑生成的图像能够跟着真实的演员或物体移动。

如上文所见，计算机视觉确实是人工智能领域中一个非常关键的分支，我们生活在一个视觉信息爆炸的时代，照片、视频无处不在，能够从这些数据中提取有用信息的技术当然非常有价值。计算机视觉CV岗，也是招聘网站人工智能算法工程师最热门的一个招聘方向。你可能已经在想：“听着是不错，但我怎么才能掌握这门技术并把它应用于实际工作中呢？”这就是我们推出人工智能课程的原因，就是想帮你把这高大上的知识，变成你手里实实在在的技能。

五、计算机视觉体系化学习路线图

下图是华清远见整个人工智能体系课的学习路径，主要包括前期的基础课程、机器学习和深度学习的通用算法课程、不同AI应用领域的高级算法课程（包括计算机视觉、自然语言处理、大模型等）及综合项目实战课程。整体全体系课程是面向企业招聘，覆盖了90%AI岗位技能。

对于想学习计算机视觉的同学，可以重点学习下图红框和绿框的课程内容，其中红框部分是计算机视觉相关核心技术点，绿框部分是学习计算机视觉之前需要掌握的一些基础知识。按照下图顺序，即可完成计算机视觉从零基础入门到项目实战的完整学习。

所以我们的计算机视觉人工智能课程从基础课程+核心课程+项目课程出发详细讲解，通过算法原理讲解+编程代码实现+项目案例实战的优势，帮助学生真正掌握计算机视觉技术。

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代码讲解部分，有的机构课程，代码编程部分讲的很少，而我们会为每个算法都搭配对应的程序源码，一行一行带你学代码编程。同时我们通过自动生成Python代码的方式来辅助教学，根据实际需求随时生成和讲解代码，动态调整参数，展示代码的可视化变化，理解算法逻辑如何转化为实际代码，并提高学生的编程实践能力，让望而却步的代码编程，变得简单易学活用。